[Python 파이썬] 7. 데이터 구조: 딕셔너리와 세트

 

 

개요

이번 강좌에서는 파이썬의 데이터 구조 중 딕셔너리와 세트에 대해 자세히 알아보겠습니다. 딕셔너리는 키와 값의 쌍으로 데이터를 저장하며, 효율적인 데이터 검색과 관리가 가능합니다. 세트는 중복을 허용하지 않는 집합 자료형으로, 수학적 집합 연산을 지원하여 데이터 간의 관계를 쉽게 처리할 수 있습니다. 아래에서는 각 데이터 구조의 기본 개념, 주요 메서드 및 집합 연산에 대해 예제와 함께 차근차근 설명해 드리겠습니다.

 

 

---

 

 

딕셔너리의 개념과 활용

딕셔너리는 중괄호({})를 사용하여 키(key)와 값(value)을 한 쌍으로 저장하는 자료형입니다. 각 키는 유일해야 하며, 이를 통해 값을 빠르게 검색하거나 수정할 수 있습니다. 딕셔너리는 데이터의 구조화와 매핑(mapping)에 매우 유용합니다.

예제 코드:

# 딕셔너리 생성 예제
student = {
    "name": "홍길동",    # 학생 이름
    "age": 20,           # 학생 나이
    "major": "컴퓨터공학"  # 전공
}

print("학생 정보:", student)

실행 결과:

학생 정보: {'name': '홍길동', 'age': 20, 'major': '컴퓨터공학'}

딕셔너리는 키를 사용하여 특정 데이터를 손쉽게 조회, 수정, 삭제할 수 있으므로 복잡한 데이터를 관리할 때 매우 유용합니다.

 

 

---

 

 

딕셔너리의 주요 메서드

딕셔너리는 다양한 내장 메서드를 제공하여 데이터를 효율적으로 다룰 수 있도록 지원합니다. 대표적으로 keys(), values(), items() 메서드가 있습니다.

keys()

keys() 메서드는 딕셔너리의 모든 키를 반환합니다.

예제 코드:

# keys() 메서드 예제
print("딕셔너리의 키들:", student.keys())

실행 결과:

딕셔너리의 키들: dict_keys(['name', 'age', 'major'])

values()

values() 메서드는 딕셔너리의 모든 값을 반환합니다.

예제 코드:

# values() 메서드 예제
print("딕셔너리의 값들:", student.values())

실행 결과:

딕셔너리의 값들: dict_values(['홍길동', 20, '컴퓨터공학'])

items()

items() 메서드는 딕셔너리의 키와 값 쌍을 튜플 형태로 모두 반환합니다.

예제 코드:

# items() 메서드 예제
print("딕셔너리의 항목들:", student.items())

실행 결과:

딕셔너리의 항목들: dict_items([('name', '홍길동'), ('age', 20), ('major', '컴퓨터공학')])

이러한 메서드들을 활용하면 딕셔너리의 데이터를 순회하거나 특정 정보를 추출할 때 편리합니다.

 

 

---

 

 

세트의 개념과 활용

세트는 중괄호({})를 사용하여 데이터를 저장하지만, 리스트와 달리 중복된 값을 허용하지 않습니다. 또한, 순서가 보장되지 않으며, 데이터의 존재 여부를 빠르게 확인할 수 있어 집합 연산에 적합합니다.

예제 코드:

# 세트 생성 예제
fruits_set = {"apple", "banana", "cherry", "apple"}  # "apple"이 중복되어 자동 제거됨

print("세트 내용:", fruits_set)

실행 결과:

세트 내용: {'banana', 'cherry', 'apple'}

세트는 중복 제거, 특정 원소의 포함 여부 확인 등 데이터 관리에 매우 유용하며, 특히 대용량 데이터 처리 시 효율적인 자료구조로 활용됩니다.

 

 

---

 

 

집합 연산: union, intersection, difference

세트는 수학에서 사용되는 집합 연산을 지원합니다. 이를 통해 두 세트 간의 합집합, 교집합, 차집합을 쉽게 구할 수 있습니다.

union() (합집합)

두 세트의 모든 원소를 포함하는 합집합을 반환합니다.

예제 코드:

# 합집합 예제
set_a = {1, 2, 3, 4}
set_b = {3, 4, 5, 6}

union_set = set_a.union(set_b)
print("합집합:", union_set)

실행 결과:

합집합: {1, 2, 3, 4, 5, 6}

intersection() (교집합)

두 세트 모두에 존재하는 원소를 반환합니다.

예제 코드:

# 교집합 예제
intersection_set = set_a.intersection(set_b)
print("교집합:", intersection_set)

실행 결과:

교집합: {3, 4}

difference() (차집합)

첫 번째 세트에만 존재하는 원소를 반환합니다.

예제 코드:

# 차집합 예제
difference_set = set_a.difference(set_b)
print("차집합 (set_a - set_b):", difference_set)

실행 결과:

차집합 (set_a - set_b): {1, 2}

이와 같이 세트는 수학적 연산을 간편하게 구현할 수 있도록 도와주며, 데이터의 중복 제거와 효율적인 검색에 큰 역할을 합니다.

 

 

---

 

 

정리

• 딕셔너리 개념: 키와 값의 쌍으로 데이터를 저장하며, 빠른 조회와 수정이 가능합니다.
• 딕셔너리 메서드: keys(), values(), items()를 통해 키, 값, 키-값 쌍을 쉽게 확인할 수 있습니다.
• 세트 개념: 중복을 허용하지 않고 순서가 없는 데이터 집합으로, 빠른 포함 여부 확인과 중복 제거에 유용합니다.
• 집합 연산: union(), intersection(), difference()를 활용하여 합집합, 교집합, 차집합을 쉽게 구할 수 있습니다.
• 실습 예제: 각 개념별 예제 코드를 실행하며 딕셔너리와 세트의 활용법을 체험해 보세요.

Thumbs Up Thumbs Up Gif GIFfrom Thumbs Up GIFs